Statistik - Methodik

Eine Studie, die die Wirksamkeit von DPP4 und Sulfonylharnstoffen bei der Behandlung von Typ-2-Diabetes vergleicht.

Erforschen, wie RR-MAR-Modelle zusammenhängende Wirtschaftsdaten über Zeit analysieren.

Erforsche, wie zeitbasierte Daten helfen können, Maschinenausfälle zu verhindern.

SCGs vereinfachen die Analyse komplexer Beziehungen im Bereich der öffentlichen Gesundheit.

Ein neuer Ansatz für die Ressourcenallokation in sozialen Programmen priorisiert Bedürfnisse und Bewertungen.

Dieser Artikel untersucht den Zusammenhang zwischen Marihuana und dem Konsum härterer Drogen.

Forschung zeigt, wie Interaktionen in dynamischen Netzwerken mit fortschrittlichen Modellierungstechniken funktionieren.

Eine Methode zur Analyse der Behandlungseffekte von Patienten mit vorhandenen Daten.

Eine Methode vorstellen, um die Gruppierung von Verteilungsdaten mithilfe von Durchschnitten und Variationen zu verbessern.

Erfahre, wie schwache Verzerrung dabei hilft, die versteckten Massenverteilungen im Universum sichtbar zu machen.

Ein neuer Ansatz zur effektiven Dimensionsreduktion in Klassifikationsaufgaben.

Dieser Artikel bespricht Methoden, um Vorurteile in Forschungsergebnissen anzugehen.

Ein Rahmenwerk, um kausale Zusammenhänge in extremen Szenarien zu analysieren.

Eine neue Methode schätzt kausale Effekte mit wenigen Interventionen, selbst bei versteckten Faktoren.

Ein Blick in die Studie von Molekülwolken und ihrer Rolle bei der Entstehung von Sternen.

RSCUSUM bietet eine Lösung, um Änderungen in Daten effizient und genau zu erkennen.

Eine neue Methode verbessert die Genauigkeit der kausalen Entdeckung durch automatisierte Kernel-Auswahl.

Ein Tool für präzise Berechnungen der Stichprobengrösse in klinischen Studien unter Berücksichtigung von Non-Compliance.

Eine Methode für präzise BevölkerungsSchätzungen auf granularer Ebene.

Ein bayesianisches Verfahren zur Ableitung verborgener Zustände in komplexen Systemen vorstellen.

Lerne, wie Gausssche Prozesse Vorhersagen verbessern und Unsicherheit in der Datenanalyse managen.

Lern, wie sich Netzwerke über die Zeit verändern mit dem Temporalen Konfigurationsmodell.

In diesem Artikel geht's darum, wie man Behandlungseffekte angeht, trotz der Tatsache, dass Teilnehmer nicht mitmachen.

Neue Methoden verbessern die Schätzungen von Behandlungseffekten in Subgruppen klinischer Studien.

Ein Blick darauf, wie die GDID-Methode die kausale Analyse in der Forschung verbessert.

Eine neue Methode verbessert das Lernen aus komplexen Daten mit Wasserstein-Proximalen.

Eine Studie zur Verbesserung von UDA-Methoden durch Evaluation und Verständnis von Datenverschiebungen.

Lern, wie bayesianische Inferenz Überzeugungen mit neuen Beweisen aktualisiert.

Ein Modell, um Regionen nach ähnlichen Gesundheitsrisiken im Laufe der Zeit zu gruppieren.

Lerne, wie Quantilsregression und MM-Algorithmen die Datenanalyse in verschiedenen Bereichen verbessern.

Untersuchung von differenzieller Privatsphäre in spatiotemporalen Verkehrsdaten zum Schutz der Nutzer.

Ein neuartiger Ansatz vereinfacht die Parameterschätzung in Modellen, die keine klaren Likelihood-Funktionen haben.

Eine Studie, die fehlende Daten unter der Annahme von zufälligem Fehlen und latenten zufälligem Fehlen vergleicht.

Lern, wie Bevölkerungsdaten die Vorhersagegenauigkeit in unsicheren Modellen verbessern.

Lern, wie verteilte Verzögerungsmodelle die gesundheitlichen Auswirkungen von Temperatur über die Zeit analysieren.

NIRVAR analysiert komplexe Zeitreihen als Netzwerke und verbessert die Vorhersagegenauigkeit in verschiedenen Bereichen.

Dieser Artikel hebt die Verwendung von Gaussschen Prozessen in der klinischen Forschungsanalyse hervor.

Untersuchung der Trends und Auswirkungen der Marktkonzentration im Agrarsektor Europas.

Eine klare Anleitung zur Verbriefung von Versicherungsrisiken und zur Prognose künftiger Verluste.

Diese Studie gibt Einblicke in Behandlungsstrategien für multiples Myelom mit Hilfe von gemeinsamen Modellen.